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    • ?01全球EDA行業(yè)整體表現(xiàn)
    • ?02AI助力開啟EDA新時(shí)代
    • ?03未來展望
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意料之外的EDA

05/29 09:05
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作者:米樂

SEMI旗下ESD聯(lián)盟發(fā)布最新電子設(shè)計(jì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)(EDMD)報(bào)告,2024年Q4 EDA行業(yè)收入同比增長11%,達(dá)49億美元。 盡管中國市場(chǎng)表現(xiàn)疲軟,但全球EDA行業(yè)仍保持穩(wěn)健增長,部分細(xì)分領(lǐng)域(如PCB設(shè)計(jì)、封裝設(shè)計(jì))增長顯著。

EDA呈現(xiàn)著意料之外的增長態(tài)勢(shì)。

?01全球EDA行業(yè)整體表現(xiàn)

EDA軟件行業(yè)主要受技術(shù)驅(qū)動(dòng),具有較高的技術(shù)、人才儲(chǔ)備、用戶協(xié)同、資金規(guī)模等壁壘,市場(chǎng)集中度較高。長期以來,中國EDA市場(chǎng)由國際EDA企業(yè)Cadence、Synopsys、Siemens EDA三大巨頭壟斷,前三大企業(yè)占比超70%。

是什么讓EDA增長?

首先,對(duì)邊緣計(jì)算和高性能計(jì)算(HPC)?芯片的需求不斷增長,推動(dòng)了對(duì)更復(fù)雜和自動(dòng)化的?EDA?解決方案的需求。

云端解決方案的日益普及是另一個(gè)主要的增長動(dòng)力,它實(shí)現(xiàn)了無縫協(xié)作,并提升了全球設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的可訪問性。企業(yè)越來越多地將人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法集成到其工作流程中,以優(yōu)化設(shè)計(jì)準(zhǔn)確性和效率,減少代價(jià)高昂的錯(cuò)誤并加快產(chǎn)品上市時(shí)間。

此外,特定領(lǐng)域電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)的興起,以及對(duì)物聯(lián)網(wǎng)和人工智能應(yīng)用節(jié)能芯片組的日益關(guān)注,預(yù)計(jì)將推動(dòng)EDA解決方案的創(chuàng)新。半導(dǎo)體公司和EDA解決方案提供商加大研發(fā)投入,以及加強(qiáng)戰(zhàn)略合作,將進(jìn)一步擴(kuò)大市場(chǎng)潛力。

按產(chǎn)品類別來看:

CAE(計(jì)算機(jī)輔助工程):增長10.9%,達(dá)16.969億美元(四季度移動(dòng)平均+12.3%)。

IC物理設(shè)計(jì)與驗(yàn)證:增長15.4%,達(dá)7.979億美元(移動(dòng)平均+8.1%)。

PCB & MCM(印刷電路板?&?多芯片模塊):增長15.9%,達(dá)4.762億美元(移動(dòng)平均+8.3%)。

半導(dǎo)體IP(SIP):增長7.9%,達(dá)17.607億美元(但已報(bào)告公司IP收入下滑,未報(bào)告公司如Arm增長21%)。

服務(wù)收入:增長11%,達(dá)1.956億美元(移動(dòng)平均+26.2%),反映設(shè)計(jì)需求旺盛但人才短缺。

按細(xì)分領(lǐng)域來看:

IC封裝設(shè)計(jì):增長70%(年收入8400萬美元),部分因分類統(tǒng)計(jì)偏差,但仍體現(xiàn)先進(jìn)封裝需求激增。

分辨率增強(qiáng)技術(shù):受中國廠商四重曝光(非EUV)需求推動(dòng),增長顯著。

服務(wù)外包趨勢(shì):企業(yè)設(shè)計(jì)需求超出內(nèi)部能力,推動(dòng)外包服務(wù)增長11%。

多家公司正在提供集成人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等尖端技術(shù)的電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化解決方案,以減輕設(shè)計(jì)工程師的工作量。例如,2021年7月,美國Cadence?設(shè)計(jì)系統(tǒng)公司推出了機(jī)器學(xué)習(xí)工具Cerebrus Intelligent Chip Explorer,旨在實(shí)現(xiàn)芯片設(shè)計(jì)流程自動(dòng)化,提高設(shè)計(jì)工程師的工作效率。此外,2021年12月,美國Nexar(Altium Limited旗下公司)與美國SnapEDA合作,通過提供計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)模型和軟件,提升印刷電路板(PCB)設(shè)計(jì)的性能,并幫助工程師更快地設(shè)計(jì)電子電路。因此,降低集成電路設(shè)計(jì)復(fù)雜性的需求推動(dòng)了對(duì)EDA解決方案的需求,從而推動(dòng)了該市場(chǎng)的增長。

?02AI助力開啟EDA新時(shí)代

EDA廠商現(xiàn)在運(yùn)用AI技術(shù)來優(yōu)化EDA軟件引擎、流程和工作流。構(gòu)建利用AI的高質(zhì)量引擎對(duì)于實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展、可靠的結(jié)果至關(guān)重要。AI算法模型必須可驗(yàn)證、準(zhǔn)確和穩(wěn)健,以確保在整個(gè)企業(yè)使用時(shí)的安全性,并能始終給出一致、可持續(xù)的結(jié)果。

AI技術(shù)在西門子EDA解決方案中被應(yīng)用于三個(gè)不同的重點(diǎn)領(lǐng)域:核心技術(shù)、流程優(yōu)化和提供可擴(kuò)展的開放平臺(tái)。其用途主要圍繞增強(qiáng)工程師能力,提高工程師的生產(chǎn)力以及捕捉設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)內(nèi)的知識(shí)。AI可用于深入了解IC設(shè)計(jì),幫助理解問題的根本原因,并避免未來可能出現(xiàn)的潛在問題。利用AI實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化以及驗(yàn)證AI結(jié)果的能力至關(guān)重要??沈?yàn)證、可追溯和開放性是EDA應(yīng)用對(duì)AI的核心需求。在AI賦能的西門子EDA解決方案中,可驗(yàn)證引擎是建立在準(zhǔn)確性、穩(wěn)健性、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)及可用性的基礎(chǔ)上,繼而確保在處理數(shù)據(jù)時(shí),AI算法能夠給出可預(yù)測(cè)、可重復(fù)且有價(jià)值的結(jié)果。在一些情況下,當(dāng)驗(yàn)證無法自動(dòng)化時(shí),需要有一位具備專業(yè)知識(shí)的人參與,以對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估并確保其正確性。在市場(chǎng)上經(jīng)過十多年的不斷完善和成功,西門子EDA深諳擴(kuò)展可信、可驗(yàn)證的AI平臺(tái)的必備條件。

AI在EDA工具中的應(yīng)用可以分為幾個(gè)關(guān)鍵方面。首先是處理繁重的重復(fù)性任務(wù)。芯片設(shè)計(jì)過程中有許多需要反復(fù)驗(yàn)證和優(yōu)化的環(huán)節(jié),例如功耗模擬、熱量分布分析以及邏輯驗(yàn)證等。傳統(tǒng)方法往往需要工程師花費(fèi)數(shù)周甚至數(shù)月的時(shí)間進(jìn)行調(diào)整,而AI算法可以在短時(shí)間內(nèi)完成這些任務(wù),并且精度更高。例如,Synopsys推出的一系列AI驅(qū)動(dòng)的EDA工具,能夠快速完成從系統(tǒng)架構(gòu)定義到設(shè)計(jì)實(shí)施、驗(yàn)證和制造的全流程任務(wù)。這不僅大幅縮短了設(shè)計(jì)周期,還減少了對(duì)工程師數(shù)量的需求。

其次,AI在芯片設(shè)計(jì)中展現(xiàn)了強(qiáng)大的優(yōu)化能力。以谷歌的AlphaChip為例,這款基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AI工具能夠在芯片布局設(shè)計(jì)中實(shí)現(xiàn)“超人”級(jí)別的表現(xiàn)。通過對(duì)前幾代芯片設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),AlphaChip可以快速生成復(fù)雜的芯片布局方案,將傳統(tǒng)設(shè)計(jì)師需要數(shù)周完成的工作壓縮到幾個(gè)小時(shí)內(nèi)。更重要的是,AI生成的設(shè)計(jì)方案往往能夠在性能、功耗和散熱等方面達(dá)到更優(yōu)的平衡。谷歌的張量處理單元(TPU)就是一個(gè)典型案例,其每一代產(chǎn)品的設(shè)計(jì)都得益于AI工具的優(yōu)化。

此外,生成式人工智能(GenAI)也開始在EDA工具中嶄露頭角。與傳統(tǒng)的AI技術(shù)不同,GenAI更像是一個(gè)智能助手,能夠通過學(xué)習(xí)現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成新的設(shè)計(jì)方案或提供設(shè)計(jì)建議。例如,Synopsys的GenAI技術(shù)可以快速瀏覽長達(dá)數(shù)百頁的芯片設(shè)計(jì)規(guī)格文檔,并提取出關(guān)鍵信息供設(shè)計(jì)師參考。這種能力不僅提高了設(shè)計(jì)效率,還降低了設(shè)計(jì)師在面對(duì)復(fù)雜項(xiàng)目時(shí)的認(rèn)知負(fù)擔(dān)。更有趣的是,GenAI還能協(xié)助代碼優(yōu)化和驗(yàn)證約束提取等任務(wù),為設(shè)計(jì)師提供更具指導(dǎo)性的建議。

然而,AI驅(qū)動(dòng)的EDA工具并非沒有局限性。當(dāng)前最大的挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)的可用性。每家芯片設(shè)計(jì)公司都擁有自己的專有知識(shí)產(chǎn)權(quán)和設(shè)計(jì)數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)通常不會(huì)被共享。這意味著AI工具只能基于有限的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,難以跨公司或跨領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)通用化設(shè)計(jì)。此外,AI在芯片設(shè)計(jì)中的應(yīng)用還處于早期階段,完全依賴AI進(jìn)行端到端設(shè)計(jì)的目標(biāo)雖然令人興奮,但距離實(shí)現(xiàn)仍有一定距離。

?03未來展望

隨著半導(dǎo)體行業(yè)進(jìn)入后摩爾時(shí)代,Chiplet技術(shù)的興起正在深刻改變芯片設(shè)計(jì)和制造的范式。這種將大型單顆SoC拆解為多個(gè)小芯片再通過先進(jìn)封裝集成的技術(shù)路線,不僅延續(xù)了性能提升的路徑,更對(duì)EDA工具鏈提出了全新的需求。

傳統(tǒng)EDA工具主要面向單顆芯片的前后端設(shè)計(jì)流程,而Chiplet技術(shù)需要工具支持從架構(gòu)探索階段的芯片分解、互連拓?fù)湓O(shè)計(jì),到封裝級(jí)的信號(hào)完整性分析、熱仿真等全流程協(xié)同優(yōu)化。這促使EDA廠商必須重構(gòu)其工具架構(gòu),開發(fā)支持異構(gòu)集成設(shè)計(jì)的新平臺(tái)。以Synopsys的3DIC Compiler和Cadence的Integrity 3D-IC平臺(tái)為代表,行業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)專門針對(duì)Chiplet設(shè)計(jì)的工具套件,這些工具需要處理硅中介層布線、微凸點(diǎn)陣列優(yōu)化、跨die時(shí)鐘同步等全新挑戰(zhàn)。值得注意的是,封裝工具的市場(chǎng)規(guī)模正在從輔助角色轉(zhuǎn)向關(guān)鍵路徑,Yole預(yù)測(cè)先進(jìn)封裝EDA市場(chǎng)將在2025年突破5億美元,年復(fù)合增長率顯著高于傳統(tǒng)EDA工具。

從技術(shù)演進(jìn)角度看,EDA工具與IP的協(xié)同設(shè)計(jì)能力將成為競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵。EDA廠商的IP業(yè)務(wù)仍嚴(yán)重依賴傳統(tǒng)接口協(xié)議(如USB、PCIe)的版稅收入,這些標(biāo)準(zhǔn)化IP正逐漸淪為紅海市場(chǎng)。一個(gè)典型的案例是,RISC-V生態(tài)的崛起雖然擴(kuò)大了處理器IP市場(chǎng)的整體規(guī)模,但主要受益者卻是SiFive等新興公司,而非傳統(tǒng)EDA三巨頭。這種分化趨勢(shì)預(yù)示著,未來EDA廠商可能需要重新評(píng)估其IP戰(zhàn)略,是將資源集中在特定高性能IP的深度開發(fā),還是通過并購擴(kuò)展IP組合的廣度。

臺(tái)積電的3DFabric聯(lián)盟數(shù)據(jù)顯示,采用Chiplet設(shè)計(jì)的客戶平均需要整合來自8-12個(gè)不同供應(yīng)商的IP模塊,這對(duì)設(shè)計(jì)工具的統(tǒng)一接口和驗(yàn)證流程提出了極高要求。領(lǐng)先的EDA廠商已經(jīng)開始構(gòu)建"設(shè)計(jì)-驗(yàn)證-封裝"的全集成平臺(tái),例如Cadence的Cerebrus智能芯片設(shè)計(jì)系統(tǒng)能夠自動(dòng)優(yōu)化Chiplet的布局與互連方案。但挑戰(zhàn)在于,隨著Chiplet異構(gòu)集成度的提升,設(shè)計(jì)空間呈指數(shù)級(jí)增長,傳統(tǒng)仿真方法已無法滿足需求。這解釋了為何各大廠商都在加速布局AI驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)工具,Synopsys的DSO.ai和Cadence的JedAI平臺(tái)都在嘗試用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來解決Chiplet協(xié)同優(yōu)化的復(fù)雜性問題。未來五年,能夠提供從架構(gòu)探索到物理實(shí)現(xiàn)完整解決方案的EDA平臺(tái),將在Chiplet時(shí)代獲得更大的話語權(quán)。

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